临床数据向通用数据模型转换研究及应用实践

目的:通过参与OHDSI(ObservationalHealthDataSciencesandInformatics)研究,挖掘临床大数据的价值,评估OHDSI研究在国内的可行性,并探讨OHDSI研究的有效方法。方法:建立标准化的OMOP通用数据模型(CDM),并成功导入临床数据,在此基础上建设了临床医疗大数据科研分析平台,选择高血压、2型糖尿病、抑郁症三个慢病进行分析研究。结果:分析了高血压、2型糖尿病、抑郁症的治疗路径(用药品种与顺序),并进行了数据可视化,生成图形与图表。结论:通用数据模型的使用,既可实现全院级的科研数据的整合,也在充分保护患者隐私的前提下,为跨医院、跨区域的科研数据共享提供了一个良好的基础,可借助大数据技术开展大规模的合作式科研。

多中心临床大数据平台建设及深度应用

多中心临床研究是多中心、多学科对同一临床问题开展广泛协作临床研究的主要途径。传统多中心临床研究主要存在样本量偏小和临床科研相对封闭、开放程度不高的问题。为此,结合了新近兴起的大数据与云计算等技术,将物理上分散的各医院临床中心融合成逻辑上统一的临床大数据,构建了多中心临床大数据应用平台。介绍了多中心临床大数据平台的总体框架设计,详细阐述了平台各个子系统,分析了临床大数据平台的深度应用。